Używanie języka R w Edytor Power Query

Język R to zaawansowany język programowania używany przez wielu statystyków, analityków danych i analityków danych. Możesz użyć języka R w Edytor Power Query programu Power BI Desktop w celu:

• Przygotowywanie modeli danych.
• Tworzenie raportów.
• Czyścić dane, zaawansowane kształtowanie danych i semantyczne analizy modeli, które obejmują brakujące uzupełnianie danych, przewidywania, klastrowanie i nie tylko.

Instalowanie języka R

Język R można pobrać bezpłatnie z repozytorium CRAN.

Instalowanie myszy

W ramach wymagań wstępnych należy zainstalować bibliotekę mice w środowisku języka R. Bez myszy przykładowy kod skryptu nie działa prawidłowo. Pakiet mice implementuje metodę radzenia sobie z brakującymi danymi.

Aby zainstalować bibliotekę mice:

1. R.exe Uruchom program, na przykład C:\Program Files\Microsoft\R Open\R-3.5.3\bin\R.exe.

2. Uruchom polecenie instalacji w wierszu polecenia języka R:

   install.packages('mice') 
   

Używanie skryptu języka R w Edytor Power Query

Aby zademonstrować użycie języka R w Edytor Power Query, w tym przykładzie użyto semantycznego modelu giełdowego zawartego w pliku .csv.

1. Pobierz plik EuStockMarkets_NA.csv. Pamiętaj, gdzie go zapisać.

2. Załaduj plik do programu Power BI Desktop. Na karcie Narzędzia główne wybierz pozycję Pobierz dane>Text/CSV.

   

3. Wybierz plik EuStockMarkets_NA.csv, a następnie wybierz pozycję Otwórz. Dane CSV są wyświetlane w oknie dialogowym Plik tekstowy/CSV.

   

4. Wybierz pozycję Załaduj , aby załadować dane z pliku. Po załadowaniu danych w programie Power BI Desktop nowa tabela zostanie wyświetlona w okienku Pola .

   

5. Aby otworzyć Edytor Power Query, na wstążce Narzędzia główne wybierz pozycję Przekształć dane.

   

6. Na karcie Przekształć wybierz pozycję Uruchom skrypt języka R. Zostanie wyświetlony edytor skryptów Uruchom język R. W wierszach 15 i 20 brakuje danych, podobnie jak w przypadku innych wierszy, których nie widać na obrazie. W poniższych krokach pokazano, jak język R wykonuje te wiersze.

   

7. W tym przykładzie wprowadź następujący kod skryptu w polu Skrypt okna Uruchom skrypt języka R.

      library(mice)
      tempData <- mice(dataset,m=1,maxit=50,meth='pmm',seed=100)
      completedData <- complete(tempData,1)
      output <- dataset
      output$completedValues <- completedData$"SMI missing values"
   

   Uwaga

   Może być konieczne zastąpienie zmiennej o nazwie output , aby prawidłowo utworzyć nowy model semantyczny z zastosowanymi filtrami.

8. Wybierz przycisk OK. Edytor Power Query wyświetla ostrzeżenie dotyczące prywatności danych.

   

9. W komunikacie ostrzegawczym wybierz pozycję Kontynuuj. W wyświetlonym oknie dialogowym Poziomy prywatności ustaw wszystkie źródła danych na Publiczne, aby skrypty języka R działały prawidłowo w usługa Power BI.

   

   Aby uzyskać więcej informacji na temat ustawień prywatności i ich skutków, zobacz Poziomy prywatności programu Power BI Desktop.

10. Wybierz pozycję Zapisz , aby uruchomić skrypt.

    Po uruchomieniu skryptu zobaczysz następujący wynik:

    

    Po wybraniu pozycji Tabela obok pozycji Dane wyjściowe w wyświetlonej tabeli zostanie wyświetlona tabela, jak pokazano na poniższej ilustracji.

    

    Zwróć uwagę na nową kolumnę w okienku Pola o nazwie completedValues. W kolumnie Brak wartości SMI brakuje kilku elementów danych. Zobacz, jak język R obsługuje to w następnej sekcji.

    Po zaledwie pięciu wierszach skryptu języka R Edytor Power Query wypełnione brakujące wartości modelem predykcyjnym.

Tworzenie wizualizacji na podstawie danych skryptu języka R

Teraz możemy utworzyć wizualizację, aby zobaczyć, jak kod skryptu języka R z biblioteką mice kończy brakujące wartości.

Wszystkie ukończone wizualizacje można zapisać w jednym pliku pbix programu Power BI Desktop i użyć modelu danych i jego skryptów języka R w usługa Power BI.

Uwaga

Możesz pobrać plik pbix ze wszystkimi wykonanymi krokami.

Po przekazaniu pliku pbix do usługa Power BI należy wykonać inne kroki, aby włączyć odświeżanie danych usługi i zaktualizowane wizualizacje:

• Włącz zaplanowane odświeżanie dla modelu semantycznego: aby włączyć zaplanowane odświeżanie skoroszytu zawierającego model semantyczny za pomocą skryptów języka R, zobacz Konfigurowanie zaplanowanego odświeżania. Ten artykuł zawiera również informacje o lokalnych bramach danych.

• Instalowanie bramy: potrzebujesz lokalnej bramy danych (tryb osobisty) zainstalowanej na maszynie, na której znajduje się plik i język R. Usługa Power BI uzyskuje dostęp do tego skoroszytu i ponownie renderuje wszystkie zaktualizowane wizualizacje. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Używanie bram osobistych w usłudze Power BI.

Rozważania i ograniczenia

Istnieją pewne ograniczenia dotyczące zapytań, które obejmują skrypty języka R utworzone w Edytor Power Query:

• Wszystkie ustawienia źródła danych języka R muszą być ustawione na publiczne. Wszystkie inne kroki zapytania Edytor Power Query muszą być również publiczne.

  Aby uzyskać dostęp do ustawień źródła danych, w programie Power BI Desktop wybierz pozycję Opcje pliku>i ustawienia Ustawienia> źródła danych.

  

  W oknie dialogowym Ustawienia źródła danych wybierz co najmniej jedno źródło danych, a następnie wybierz pozycję Edytuj uprawnienia. Ustaw poziom prywatności na Publiczny.

  

• Aby zaplanować odświeżanie wizualizacji języka R lub modelu semantycznego, włącz zaplanowane odświeżanie i zainstaluj lokalną bramę danych (tryb osobisty) na komputerze zawierającym skoroszyt i język R. Nie można użyć bramy przedsiębiorstwa do odświeżania modeli semantycznych zawierających skrypty języka R w dodatku Power Query.

Powiązana zawartość

Istnieją różne rodzaje rzeczy, które można wykonać za pomocą języka R i zapytań niestandardowych. Eksploruj i kształtuj dane tak, jak chcesz je wyświetlać.

• Uruchamianie skryptów języka R w programie Power BI Desktop
• Używanie zewnętrznego środowiska IDE języka R z usługą Power BI
• Tworzenie wizualizacji przy użyciu pakietów języka R w usługa Power BI